\u00abLe r\u00f4le des data scientists est d\u2019extraire les donn\u00e9es avant de les questionner, les interpr\u00e9ter et les visualiser, explique Luca Baldassarre, responsable en data science chez Gamaya, une start-up active dans l\u2019agritech et bas\u00e9e \u00e0 l\u2019EPFL Innovation Park. Ensuite, ils doivent les mod\u00e9liser avec une vari\u00e9t\u00e9 de mod\u00e8les statistiques et de machine learning<\/em>, avec un regard critique pour \u00e9viter des d\u00e9couvertes erron\u00e9es. Finalement, ils doivent \u00eatre capables de r\u00e9sumer leurs d\u00e9couvertes en r\u00e9cits convaincants et les d\u00e9ployer dans les infrastructures digitales existantes ou nouvelles.\u00bb Un travail complexe qui demande un m\u00e9lange unique de talents: de fortes comp\u00e9tences en analytique et en statistique avec une solide pratique de g\u00e9nie logiciel.<\/p>\n Chez Plair, petite entreprise \u00e9tablie \u00e0 Plan-les-Ouates (GE) et sp\u00e9cialis\u00e9e dans la surveillance de la qualit\u00e9 de l\u2019air, un data scientist doit avoir \u00abun large spectre de comp\u00e9tences lui permettant de bien comprendre le type et la particularit\u00e9 de donn\u00e9es qu’il traite, explique Svetlana Kiseleva, directrice du marketing et du d\u00e9veloppement des affaires. Il doit aussi savoir manipuler et mettre en place des algorithmes sophistiqu\u00e9s de machine learning<\/em> et deep learning<\/em>, le but final \u00e9tant de trouver une correspondance entre les valeurs mesur\u00e9es et le type de microparticules pr\u00e9sentes dans l’air.\u00bb<\/p>\n Pour Olivier Verscheure, directeur ex\u00e9cutif du SDSC, les atouts et comp\u00e9tences d\u2019un bon data scientist vont encore plus loin: \u00abC\u2019est un m\u00e9tier qui demande \u00e9norm\u00e9ment de comp\u00e9tences pas seulement techniques \u2013 \u00e0 la fois en maths et en syst\u00e8mes \u2013 mais aussi humaines, de compr\u00e9hension du business, des fonctions que chacune personne occupe dans une entreprise.\u00bb La digitalisation de l\u2019\u00e9conomie repr\u00e9sente un enjeu central pour de nombreuses soci\u00e9t\u00e9s, souvent accompagn\u00e9 d\u2019appr\u00e9hensions et de doutes. La personne qui joue un r\u00f4le-cl\u00e9 dans ce virage se doit d\u2019\u00eatre \u00e9galement un fin communicateur.<\/p>\n Hausse de la demande<\/strong><\/p>\n A l\u2019EPFL, un nouveau cursus en data science a ouvert tout r\u00e9cemment, en automne 2017. Un cours de master de machine learning accueille 450 \u00e9tudiants, ce qui est \u00ab\u00e9norme\u00bb, selon Olivier Verscheure. \u00c0 la Haute \u00e9cole d\u2019ing\u00e9nierie et de gestion du canton de Vaud (HEIG-VD), la demande d\u2019\u00e9tudiants pour les disciplines de ce type a \u00e9galement connu une belle envol\u00e9e. \u00abJ\u2019enseigne un cours \u00e0 option au niveau Bachelor depuis 2005 sur la mise en application des techniques d\u2019intelligence artificielle, expose Andres Perez-Uribe, responsable du groupe d\u2019Intelligent Data Analysis. Chaque ann\u00e9e, je devais faire de la pub afin de convaincre suffisamment d\u2019\u00e9tudiants pour que le cours soit donn\u00e9. Depuis trois ans, l\u2019int\u00e9r\u00eat est beaucoup plus marqu\u00e9, l\u2019effectif est pass\u00e9 de 30 \u00e0 52 \u00e9tudiants cette ann\u00e9e.\u00bb<\/p>\n La data science s\u2019utilise dans de nombreux domaines scientifiques: chimie, physique, m\u00e9decine personnalis\u00e9e, sciences de l\u2019environnement \u2013 les deux derni\u00e8res sont tr\u00e8s repr\u00e9sent\u00e9es au sein des Ecoles polytechniques\u00a0\u2013 mais aussi dans le secteur de la consommation. Les enseignes de grande distribution utilisent des data scientists pour analyser les donn\u00e9es li\u00e9es aux habitudes de consommation des clients afin de proposer des offres les plus adapt\u00e9es \u00e0 leurs besoins. Tout comme les op\u00e9rateurs de t\u00e9l\u00e9phonie mobile, qui con\u00e7oivent leurs nouvelles offres d\u2019abonnement apr\u00e8s avoir analys\u00e9 les donn\u00e9es \u00e0 leur disposition. Ou encore les r\u00e9seaux de transports publics, les banques, pour les aider dans leurs d\u00e9cisions, am\u00e9liorer l\u2019offre et r\u00e9aliser des \u00e9conomies.<\/p>\n Chez Plair SA, deux employ\u00e9s sur six sont actifs dans la data science. \u00abIls occupent un r\u00f4le particulier de transformateurs de donn\u00e9es collect\u00e9es par nos appareils \u00e0 un format requis par nos clients, expose Svetlana Kiseleva. La plus grande plus-value d’un data scientist est l’opportunit\u00e9 d’\u00e9largir notre base client\u00e8le. Sans analyse post\u00e9rieure, les donn\u00e9es de nos appareils ont uniquement de la valeur pour les experts qui poss\u00e8dent des comp\u00e9tences pouss\u00e9es en physique des a\u00e9rosols. Avec ces analyses, beaucoup plus de clients sont attir\u00e9s et s\u00e9duits par les avantages de nos produits.\u00bb<\/p>\n D\u00e9nicher la perle rare<\/strong><\/p>\n Comment ces entreprises s\u2019y prennent-elles pour d\u00e9nicher la perle rare\u00a0? Chez Gamaya, \u00e9tablie sur le parc technologique de l\u2019EPFL, la proximit\u00e9 avec les dipl\u00f4m\u00e9s est un atout. \u00abNous exploitons notre r\u00e9seau professionnel qui inclut l\u2019EPFL, ainsi que d\u2019autres universit\u00e9s europ\u00e9ennes. Nous participons aux Meetups, conf\u00e9rences de data science et de machine learning<\/em>. Enfin, nous sommes pr\u00e9sents sur LinkedIn\u00bb, d\u00e9taille Luca Baldasarre, responsable de la division Data science aupr\u00e8s de l\u2019entreprise d\u2019agritech. Notre mission est de rendre l\u2019agriculture plus productive et durable, ce qui aide \u00e0 attirer de nombreux data scientists qui cherchent \u00e0 avoir un impact positif sur la soci\u00e9t\u00e9 dans laquelle ils vivent.\u00bb<\/p>\n Svetlana Kiseleva, chez Plair SA, observe que beaucoup de candidats pr\u00e9tendent avoir des comp\u00e9tences de data scientist, parfois seulement parce qu’ils ont suivi quelques cours sur Internet. \u00ab\u00c0 chaque fois que nous avons un tel poste ouvert, nous recevons plus d’une centaine de dossiers de candidature. Les trier n\u2019est pas une t\u00e2che facile.\u00bb Dans l\u2019entreprise genevoise, le premier crit\u00e8re est le fait de pouvoir d\u00e9montrer d\u2019une exp\u00e9rience et de comp\u00e9tences relatives \u00e0 ces activit\u00e9s. L\u2019\u00e9quipe RH \u00e9value aussi le niveau de qualification et de surqualification.<\/p>\n La Suisse en bonne position<\/strong><\/p>\n Les recruteurs admettent aussi chercher le bon candidat \u00e0 l\u2019\u00e9tranger. Chez Gamaya, on prospecte du c\u00f4t\u00e9 de la France, de la Belgique, de l\u2019Allemagne, entre autres. \u00abEn Suisse romande, il existe de nombreux scientifiques tourn\u00e9s vers la science des donn\u00e9es, qui viennent par exemple de l\u2019EPFL, du CERN ou d\u2019autres instituts de recherche. Cependant, ils manquent souvent de fortes comp\u00e9tences en g\u00e9nie logiciel et d\u2019exp\u00e9rience professionnelle, explique Luca Baldasarre. Je n\u2019ai pas l\u2019impression qu\u2019il y ait de grandes diff\u00e9rences entre les pays europ\u00e9ens. Le d\u00e9fi est de trouver le bon m\u00e9lange de comp\u00e9tences.\u00bb<\/p>\n \u00abLa Suisse s\u2019est r\u00e9veill\u00e9e au bon moment, en cr\u00e9ant diff\u00e9rentes fili\u00e8res de formation dans les hautes \u00e9coles techniques, avance Olivier Verscheure, directeur du Swiss Data Science Center. Les \u00e9coles de commerce et de business s\u2019y mettent aussi, avec beaucoup de programmes diff\u00e9rents.\u00bb Mais cela ne suffit pas. Si la Suisse se place globalement en bonne position dans le domaine, b\u00e9n\u00e9ficiant d\u2019un aspect multidisciplinaire important, d\u2019experts m\u00e9tier, se dotant de grosses machines et de logiciels de pointe, elle a aussi ses limites. La Suisse est en effet tr\u00e8s prudente en mati\u00e8re de protection des donn\u00e9es (voir encadr\u00e9).<\/p>\n Pour les dipl\u00f4m\u00e9s suisses qui finissent un cursus dans des disciplines qui se rattachent \u00e0 la science des donn\u00e9es cependant, pas besoin de s\u2019expatrier. \u00abIl me semble que la plupart de nos \u00e9tudiants trouvent un travail en Suisse. Le taux de ch\u00f4mage dans ce secteur est extr\u00eamement bas\u00bb, t\u00e9moigne Andres Perez-Uribe, professeur \u00e0 la HEIG-VD.<\/p>\n Le fait de r\u00e9ussir \u00e0 d\u00e9gager une r\u00e9elle plus-value pour l\u2019activit\u00e9 de son entreprise en exploitant les donn\u00e9es r\u00e9colt\u00e9es reste une science complexe. Pour Luca Baldasarre de l\u2019entreprise Gamaya, \u00abengager des hordes de data scientists n\u2019est pas suffisant. La direction doit aussi bien conna\u00eetre la pens\u00e9e analytique et soutenir les efforts de la science des donn\u00e9es dans toute l’entreprise. Sans une culture des donn\u00e9es correcte, la perspicacit\u00e9 des data scientists risque de ne pas g\u00e9n\u00e9rer les r\u00e9sultats attendus.\u00bb<\/p>\n _______<\/p>\n Promouvoir la data science dans l\u2019industrie et le milieu acad\u00e9mique<\/strong><\/p>\n Le Swiss Data Science Center (SDSC) a \u00e9t\u00e9 inaugur\u00e9 en f\u00e9vrier 2017. Structure conjointe \u00e0 l\u2019EPFL et l\u2019EPFZ, elle a pour vocation d\u2019encourager le d\u00e9veloppement de la science des donn\u00e9es en Suisse: Au niveau acad\u00e9mique, en incitant les diff\u00e9rents laboratoires du domaine des EPF \u00e0 proposer des projets faisant appel \u00e0 la science des donn\u00e9es. Le SDSC apporte alors des ressources en personnel et en financement. Pour le moment, 18 projets de recherche sont en cours, en m\u00e9decine personnalis\u00e9e, sciences de l\u2019environnement, cosmologie, \u00e9conomie, etc.<\/p>\n Dans l\u2019industrie, le SDSC a amorc\u00e9 une collaboration avec le groupe PSA (Peugeot-Citro\u00ebn) et le groupe Buhler, bas\u00e9 \u00e0 Uzwil (SG). Plusieurs autres groupes industriels sont en attente de signature.<\/p>\n Le SDSC d\u00e9veloppe une plateforme, RENKU, pour rendre la data science utilisable par des gens qui ne sont pas experts dans le domaine. Le but de la plateforme: am\u00e9liorer le partage de donn\u00e9es scientifiques d\u2019un projet \u00e0 l\u2019autre, une pratique encore trop peu r\u00e9pandue \u00e0 l\u2019heure actuelle.<\/p>\n _______<\/p>\n La Suisse prudente en mati\u00e8re de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n L\u2019avanc\u00e9e de la science des donn\u00e9es d\u00e9pend de l\u2019environnement juridique. \u00abLa Suisse reste frileuse dans le partage de donn\u00e9es personnelles, ce qui freine un peu le processus, dit Olivier Verscheure, directeur du Swiss Data Science Center. Il y a des pays o\u00f9 les donn\u00e9es sont plus faciles d\u2019acc\u00e8s qu\u2019en Suisse: aux Etats-Unis, en Chine et en Inde notamment. La Chine a annonc\u00e9 vouloir devenir leader en intelligence artificielle d\u2019ici \u00e0 2030.\u00bb L\u2019ouverture du Center for Digital Trust de l\u2019EPFL il y a un an d\u00e9montre l\u2019importance que la Suisse accorde \u00e0 la vie priv\u00e9e. Les \u00e9tudes en mati\u00e8re d\u2019humain connect\u00e9, de sciences de la vie, de m\u00e9decine personnalis\u00e9e sont un peu frein\u00e9es \u00e0 cause de cet environnement juridique tr\u00e8s protecteur.<\/p>\n _______<\/p>\n Une version de cet article est parue dans PME Magazine (septembre 2018).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Les entreprises s\u2019arrachent ces gestionnaires de donn\u00e9es num\u00e9riques. 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